发动机故障诊断的MONTE CARLO通解算法

给出了发动机故障诊断的 Monte Carlo通解算法,该算法可以有效地解决发动机故障诊断算法中由于故障方程存在多重共线性所引起的误诊、漏诊与多解问题。首先给出求解故障方程的 Monte Carlo算法,该算法能够保证得到满足故障方程的全部合理解;能够简单地用于各种故障相关性准则 (例如各种残差向量范数准则 )以及亚定故障方程的求解问题;并且算法简单易行,无需为每个特定情况专门编制计算程序。其次提出了基本解与通解的概念,并且给出了利用主成分分析与利用主因子模型求基本解的两种有效算法。利用基本解与通解算法可以将由于多重共线性引起的复杂故障诊断结果表示为简单明了的形式,有利于对诊断结果作出正确决策。用计算机模拟方法对算法的有效性进行了分析,对于 JT9D发动机气路方面的 2 4个实际故障样本,所给出的算法的确诊率为 86%～ 92 %     

发动机故障诊断的主因子模型

提出了发动机故障论断的主因子模型。这是一种基于故障方程的参数诊断方法。主因子模型能够利用较少的测量参数对较多的故障类型进行论断,可以有效地克服故障方程病态的影响,保证诊断结果具有高的精度和信度,并提供诊断结果可靠性的评价信息。文中给出了主因子模型的基本理论、主因子模型的最优实用算法及其算例以及对于JT9D发动机的24个故障样本的验算结果。理论和实际考核表明主因子模型是一种有效的故障诊断方法。     

发动机故障诊断的主成分算法

 给出了两种基于主成分分析的发动机故障诊断算法,即主成分估计算法和主成分降维算法。这两种算法可以有效地解决发动机故障诊断中的两个技术难点,即减少故障方程中故障因子的个数以及克服故障方程的多重共线性的不良影响．在主成分估计算法中提出了最优主成分个数的概念,解决了主成分个数选择的难题．还以JT9D发动机故障诊断问题为例说明主成分分析算法的应用。研究结果表明,利用主成分降维方法可以将JT9D发动机的26个故障因子压缩到9个,或者将5个单元体的10个故障因子缩减到５个综合变量。所给出的两种算法可以在故障方程存在严重多重共线性而又无约束条件可供利用的情况下给出满意的故障诊断结果。     

发动机故障诊断主因子模型故障相关性准则的研究

】主因子模型是发动机状态诊断（基于故障方程的故障诊断）理论的一个新进展。故障相关性准则的正确选取是主因子模型的核心问题。本文给出三种建立故障相关性准则的途径，即利用线性回归分析、时序分析和系统辨识理论中的定阶准则建立故障相关性准则，以及利用数理统计中的线性模型线性假设显著性检验理论和区间预测理论建立故障相关性准则。文中对所得到的１１个准则进行了比较。研究结果表明，利用线性模型线性假设显著性检验理论建立的两个准则（变量显著性准则ＶＳＣ和子集显著性准则ＳＳＣ）要比近代回归分析、系统辨识或时序分析中通常采用的选择最优变量子集的定阶准则具有更强的故障辨识能力和鉴别线性模型多重共线性的能力。     

发动机经验故障方程的建立与求解

本文提出了根据发动机故障样本建立发动机故障方程并利用最优化方法(主特征量模型)求解的故障诊断方法。经验故障方程是不同于发动机小偏差方程的另一类故障方程,它为发动机故障诊断提供了一条简便易行的途径,并且使发动机故障诊断范围扩展到气路分析方法难以适用的场合。文申讨论了经验故障方程的建立方法,求解方法和应用特点,给出了利用经验故障方程进行发动机故障诊断的实例。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

故障因子的独立性及故障方程的特性

本文给出了作为发动机故障诊断前提条件的故障方程的严格定义，论述了故障方程中故障因子的独立性问题及故障方程的求解条件。这些论述对于正确建立故障方程、防止在引入故障因子问题上出现数学方法上和物理概念上的错误以及正确制定发动机故障诊断的技术方案具有重要意义。文中还对现有文献在这些问题上的不妥当观点进行了分析。     

航空发动机故障诊断方程的求解及应用

用换算系数方法建立了基线模型，分析了测量参数偏差的计算方法，重点介绍了发动机故障诊断系统中故障方程的求解方法，并应用发动机试车数据对此进行了求解检验，结果表明故障诊断方程的求解方法可行。     

发动机故障诊断主状态量模型合理解的选择

主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。     

发动机亚定故障方程组整体优化解分布函数模型

提出了求解发动机亚定故障方程组整体优化解的分布函数模型.该模型利用一种可以控制自变量数值在整体解中分布的分布函数与亚定故障方程组的残差平方和构成复合目标函数,同时以物理合理性准则作为约束条件,构成一个非线性规划问题.分布函数模型可以在小于、等于特别是大于故障方程个数的各种复杂情况下给出全面的故障诊断信息,从而为目前迫切需要解决的发动机性能监控与故障诊断中在测量参数不足的情况下,对发动机进行全面性能诊断的技术难题提供出一种切实可行而又十分有效的数学模型.首次提出了作为评价发动机全面性能诊断算法有效性指标的相似度的概念,并且以JT9D发动机全面性能诊断问题为例,利用Monte Carlo随机模拟方法确定了分布函数模型可以达到的相似度值.研究结果表明,分布函数模型的相似度可达0.9以上.还利用JT9D发动机的实际故障样本对分布函数模型进行了检验.     

A new component maps correction method using variable geometric parameters

Accurate engine performance models are important for model-based performance evaluation of aero engine. The accuracy of the model often depends on engine component maps, so there is a need for a method that can accurately correct the component maps of the model over a wide range. In this paper, a new method for modifying component maps is proposed, this method combines the correction of the scaling factors with the solution process of the off-design working point, and uses the adjustment of the variable geometric parameters of the engine to change the position of the working line, in order to obtain more correction results and guarantee high accuracy in a wider range. The method is validated by taking the main fan of the Adaptive Cycle Engine (ACE), an ideal power unit for a new generation of multi-purpose and ultra-wide working range aircraft, as an example. The results show that the maximum error between the corrected component maps and the target maps is less than 1%. New possibility for more precise component maps can be realized in this paper.     

基于Kolmogorov熵的转子—机匣系统故障诊断研究

提出了基于Kolmogorov熵的航空发动机转子—机匣系统状态识别和故障诊断新方法。应用关联积分算法,基于实测的航空发动机机匣振动时间序列求解了转子—机匣系统不同工作状态和故障状态的Kolmogorov熵;基于Kolmogorov熵,对航空发动机转子—机匣系统进行了状态识别和故障诊断。研究结果表明,该法具有较高的状态识别和故障诊断能力。     

一种不需要迭代的发动机辅助变量建模方法

现代航空发动机建模计算时常用牛顿迭代法求解非线性方程组,但由于发动机模型非线性太强且十分复杂而不易在全包线收敛。本文针对这一不足之处提出了一种不需要迭代就可以求解此非线性方程组的方法:引入航空发动机容积动力学中的变量及方程作为辅助变量及辅助方程,从而使整个非线性方程组闭合而可以直接求解。本文将此方法成功应用于某涡扇发动机,取得了良好的效果,验证了本方法的可行性。      

影响航空发动机结构寿命的载荷分散系数

国内外多个航空发动机设计通用规范和型号规范分析表明,关于航空发动机疲劳分散系数的规定和方法较为宽泛,缺乏严格的定义和分类,给工程应用带来一定的困扰。将航空发动机疲劳分散系数分为结构分散系数和载荷分散系数,并分别给出了定义。发动机结构的载荷分散系数计算方法被给出,并分别以某航空发动机主要载荷的起动次数和大状态工作时间为例,研究了载荷分散系数及其随工作时间的变化规律。基于数学仿真方法,研究了固定任务混频和变任务混频下的载荷分散系数随工作时间的变化规律。结果表明,该型发动机的载荷分散系数基本在1.0~2.0之间,且随着工作时间的累积呈现下降趋势,其下降速率与载荷性质有关。     

发动机故障诊断主因子模型的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断的测量参数选择的问题.基于发动机故障诊断的主因子模型,结合预测平方残差和(prediction error sum of squares,简称PRESS)准则,建立了一种选择风扇流量、风扇出口压力、压气机出口压力、压气机出口温度、涡轮后温度和燃油流量这6个测量参数进行单轴涡扇发动机故障诊断的方法.大量的实例表明,合理运用该方法选择测量参数的种类和数量,既能取得比较满意的诊断效果,又能利用发动机控制系统已有的测量参数,降低诊断成本,具有一定的工程应用价值.      

攻击型航空综合体作战效能分析的基本问题

以作战过程最为复杂的攻击型航空综合体为例，给出了与攻击型航空综合体作战效能分析相关的基本概念，简述了攻击机机群的基本作战过程，对其在完成作战任务的整个战斗机飞行过程中进行战效评估时所涉及到的基本问题－作战“剧本”的描述和所需要建立的数学模型等进行了较详细的介绍，阐述了各数学模型间的关系及各自应具有主要功能，为从系统工程观战来研究对地攻击机的作战效能，建立战效评估的顶层数学模型提供参考。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选，降低输入维度；采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化，并对优化的神经网络进行训练；用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法，并且在参选故障诊断的性能参数不同时，其诊断误差相近，展现出较强的适应能力。      

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择；训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

刷式密封摩擦生热温度场数值计算及试验

在摩擦热热源条件下建立了CFD多孔介质数值计算模型，对某型航空发动机刷式密封摩擦生热温度场进行计算分析，开展了刷式密封装置全工况条件下摩擦生热试验研究，采用红外成像技术实现了刷式密封动态温度场实时监测。根据试验结果对摩擦生热温度场计算方法进行了修正，引入了刚度修正系数，并对刚度修正系数进行了确定及验证。总结出经过试验验证的航空发动机刷式密封摩擦生热温度场计算分析及试验方法，结果表明:与全工况试验结果相比，计算误差值从48.15%减少到10.67%。      

Limit cycle oscillation control of wing with static output feedback control method

This paper presents a static output feedback controller (SOFC) for aeroelastic control of a cantilevered rectangular wing in low subsonic flow. For this purpose, an optimal formulation of this control method is developed, and a solution method is proposed for the related matrix equation. This optimal solution is obtained by solving combined Lyapunov and Riccati equations. At first these equations are transformed into a set of nonlinear algebraic equations and then are solved with iterative Newton–Raphson?s method. This solution method is applicable to the full state feedback case. The controller is designed to extend flutter boundary and suppress limit cycle oscillation (LCO) of a low aspect ratio rectangular nonlinear structural wing. This structural nonlinearity is given by Von Karman plate theory. Both full and reduced order aerodynamic models are examined based on the modified vortex lattice theory. Results show combination of SOFC with reduced order aerodynamic model would be an effective choice for aeroelastic stabilization, and this controller has a very comparable result with linear quadratic regulator (LQR).